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David Baker｜深度学习引导设计的β桶和跨膜纳米孔 在生物科学领域，蛋白质设计一直是一个充满挑战的研究课题。华盛顿大学David Baker的研究团队在这一领域又有新的工作：《 Parametrically guided design of beta barrels and transmembrane nanopores using deep learning 》。 本研究提出了一种结合参数化设计和深度学习的方法，结合RFjoint inpainting和RFdiffusion设计方法，从而 在不同的预定尺寸上设计出新的β-桶结构和跨膜纳米孔。此方法不仅实现了高成功率的蛋白质设计，并且成功设计了具有不同导电范围的12、14和16链跨膜纳米孔。这项研究不仅推动了蛋白质设计技术的发展，也为未来的生物技术应用开辟了新的可能性。 关键词 David baker｜蛋白设计｜深度学习、β-桶、纳米孔 背景介绍 在众多蛋白结构中，β-桶结构因其在自然界中的普遍性和在多种生物学过程中的关键作用
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